【摘 要】
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针对超声TOFD存在近表面盲区及近表面缺陷自动识别分类的问题,提出了基于超声TOFD直通波及神经网络对近表面孔状缺陷识别分类的方法.本研究在近表面缺陷检测信号的直通波部分
【机 构】
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南昌航空大学无损检测教育部重点实验室,南昌 330063
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针对超声TOFD存在近表面盲区及近表面缺陷自动识别分类的问题,提出了基于超声TOFD直通波及神经网络对近表面孔状缺陷识别分类的方法.本研究在近表面缺陷检测信号的直通波部分选取多个关键点,揭示了各关键点幅度分布与近表面缺陷深度的关系,获得了用于近表面缺陷检测的幅度分布特征值,通过将该特征值用于BP神经网络对缺陷识别分类.实验结果表明,该方法能够对铝合金板近表面孔状缺陷进行准确、有效的自动识别分类.
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